大数据分布式处理是指将大规模数据存储和处理任务分解并分配给多台计算机进行并行处理的过程。这种处理方式能够极大地提高数据处理的效率和速度，同时也能够更好地应对数据规模的增长。在大数据分布式处理中，有几个关键技术和概念需要了解：
1. 数据存储：大数据通常以分布式存储的方式进行管理，常见的大数据存储系统包括Hadoop的HDFS、Apache Cassandra、Amazon S3等。这些系统能够将数据分散存储在多台计算机上，并提供高可靠性和可扩展性。
2. 分布式计算框架：针对大规模数据的处理，常见的分布式计算框架包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。这些框架能够将数据处理任务分解成多个子任务，并在多台计算机上并行执行，以提高处理速度和效率。
3. 数据处理模型：在大数据分布式处理中，常用的数据处理模型包括MapReduce、Spark的RDD（弹性分布式数据集）、Flink的DataStream等。这些模型能够帮助开发人员将数据处理任务进行抽象和分解，从而更好地利用分布式计算资源。
4. 数据分区和调度：大数据分布式处理需要将数据合理地分区和调度到各个计算节点上进行处理，以充分利用计算资源并降低数据传输成本。在这方面，需要考虑数据的分布均衡、节点间通信等问题。
5. 容错和可靠性：分布式处理环境中，容错和可靠性是非常重要的问题。由于大规模计算系统的复杂性，节点故障是常态，因此需要引入容错机制来保障数据处理任务的可靠完成。
对于大数据分布式处理的实践，有一些注意事项和建议：
1. 数据分析需求明确：在进行大数据分布式处理之前，需要对数据分析的需求有清晰的认识，包括数据规模、处理时限、计算复杂度等。这将有助于选择合适的分布式处理框架和优化数据处理流程。
2. 选择合适的工具和平台：根据实际情况，选择合适的大数据存储系统和分布式计算框架。不同的工具和平台在处理不同类型的数据和任务时有各自的优势。
3. 良好的数据分区策略：设计合理的数据分区策略对于分布式处理的效率至关重要，需要考虑数据的访问模式、计算负载等因素。
4. 容错和性能监控：在运行分布式处理任务时，需要实时监控系统的性能和任务的执行情况，及时发现和处理可能的故障和性能瓶颈。
大数据分布式处理是一个复杂而关键的技术领域，对于大规模数据的处理和分析有着重要的作用。通过合适的技术选择和优化，可以充分发挥分布式处理的优势，提高数据处理效率和质量。